Visualización de datos: Registro de primates C.R.

Preparativos

# Carga de paquetes
library(dplyr)
library(sf)
library(DT)
library(plotly)
library(leaflet)
library(raster)
library(spData)
library(lessR)

# Carga de datos
Primates<-
  st_read("https://raw.githubusercontent.com/gf0604-procesamientodatosgeograficos/2021i-datos/main/gbif/primates-cr-registros.csv",
    options = c(
      "X_POSSIBLE_NAMES=decimalLongitude",
      "Y_POSSIBLE_NAMES=decimalLatitude"
    ),
    quiet = TRUE
  )

# Asignación del sistema de coordenadas
st_crs(Primates)<-4326

# Capa geoespacial de cantones
cantones <-
  st_read(
    "https://raw.githubusercontent.com/gf0604-procesamientodatosgeograficos/2021i-datos/main/ign/delimitacion-territorial-administrativa/cr_cantones_simp_wgs84.geojson",
    quiet = TRUE
  )

# Cruce espacial con la tabla de cantones, para obtener el nombre del cantón
Primates <- 
  Primates %>% 
  st_join (cantones["canton"])

Introducción

Tabla de registros de presencia

Primates %>%
  st_drop_geometry() %>%
  dplyr::select(family, species, stateProvince, canton, eventDate) %>%
  datatable(
    colnames = c("Familia", "Especies", "Provincia", "Cantón", "Fecha"),
    options = list(
      searchHighlight = TRUE,
      pageLength = 5,
      language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
    )
  )

Gráfico pastel de los registros de especies de primates en C.R

Grafi_pie <- data.frame("categorie"=rownames(Primates), Primates)
datos <- Grafi_pie[,c('categorie', 'species', 'individualCount')]
plot_ly(datos, labels = ~species, 
        values = ~individualCount, 
        type = 'pie'
)%>% 
        layout(title ="Registro de especies de primates y su porcentaje",
         xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE), 
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         list(pieLength = 5,
      language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')))

Creación de capas

#
Mo_congo<-
  Primates%>%
  filter(species == "Alouatta palliata")